茶叶机械采摘

早在唐代，陆羽就在《茶经》中系统地介绍过19种饼茶采制工具，建立了茶叶机械的雏形。自中华人民共和国成立以来，我国茶叶机械发展已有70余年的历史。随着国家对茶叶机械行业重视度的提升，我国茶叶加工现已基本实现机械化和自动化，茶园作业机械也在快速发展。

为总结我国在茶叶机械领域取得的成就，促进茶机行业持续健康发展，文章从茶叶机械发展、茶机能源使用及茶机技术应用等方面介绍我国茶叶机械的发展状况，就发展过程中暴露的问题进行剖析并提出相应对策，最后对茶叶机械未来的发展进行展望。

01我国茶叶机械概况

中国是世界最大的产茶国，拥有20多个产茶省、1000多个产茶县。在茶叶加工连续化的产业背景和提质增效的产业需求下，茶叶机械化生产成为我国茶产业发展的必经之路。目前，我国茶叶加工机械生产企业有400多家，主要集中在浙江、安徽、四川和福建等省份。

按照生产环节，可将茶叶机械分为茶园作业机械和茶叶加工机械两类。

茶叶加工机械的发展始于20世纪50年代，主要以绿茶、红茶加工机械为主。到21世纪，大宗绿茶、红茶和大部分名优茶类的加工已基本实现机械化。就六大茶类而言，绿茶、红茶的关键加工机械已较为成熟，乌龙茶、黑茶的关键加工机械相对成熟，白茶、黄茶的关键加工机械也在发展完善中。

相比之下，茶园作业机械发展起步较晚，20世纪70年代开始研制出茶园耕作机等基本作业机械，后续逐步研制了修剪机、采茶机等其他作业机械，由于大部分茶园机械化生产管理粗放，茶园管理机械研发和创新力度不足，目前还处于初步发展阶段。

02茶叶机械发展状况

1、茶园作业机械

茶园作业机械分为垦殖机械、耕作机械、植保机械、修剪和采茶机械等类型。

从20世纪50年代至今，茶园作业机械经历了萌芽阶段、探索阶段和现今的初步发展阶段。期间，茶机研发人员逐步研制了符合实际需求的茶园耕作机、茶树修剪机等作业机械，尤其以农业农村部南京农业机械化研究所为代表开发了“一机多用”的多功能茶园管理装备，使茶园作业机械有了新的发展。

目前，已有部分地区达到了茶园作业机械化生产水平，如山东日照市、浙江武义县等。

但总体而言，在机械研发方面，作业机械的机型质量和性能方面尚需进一步改进，总体水平与日本相比存在较大差距;在推广使用方面，使用率及普及度都不高，90%以上的采茶机和修剪机仍为日本机型，一些山区的茶园管理依旧以人力为主。

2、茶叶加工机械

我国茶叶加工机械发展大致分为如下三个阶段。

· 萌芽期：20世纪50年代之前

此时的茶叶加工停留于手工作业阶段，但唐宋时期创造的众多制茶工具为茶叶机械后续发展奠定了基础。

· 快速发展期：20世纪50年代~20世纪末

由手工作业转为半手工半机械作业，期间研发了众多茶叶加工的基本单机设备，使得绿茶、红茶，特别是名优茶加工实现机械化。

· 加速发展期：21世纪~至今

由小型单机设备加工模式过渡到高产能、低能耗、清洁化、连续化的生产线模式，逐步实现“机械换人”。

茶叶加工单机设备分为初制机械和精制机械两类。我国茶叶初制机械(杀青机、揉捻机、干燥机等)发展速度较快，大多数茶叶机械已能实现参数化作业，甚至具备控温控湿功能，但在茶叶加工品质、自动化程度、节能等方面还有待提高。相比而言，我国精制机械(筛分机、风选机等)发展较慢，但随着加工精细化程度的提高，该类机械也在不断改进和优化。

茶叶单机设备的发展为茶叶加工连续化的实现创造了有利条件，也为生产线的研建奠定了坚实基础。目前，研发的绿茶、红茶、乌龙茶等初加工生产线已达3000多条。2016年，精制筛分生产线也被应用于绿茶、红茶、黑茶的精制加工。此外，生产线的使用范围及加工对象方面的研究也更加精细化，如2020年针对中高档扁形绿茶研建了标准化生产线，有效地解决了以往扁形茶生产线存在的茶条不紧直、质量不稳定等品质问题。

有些茶叶单机本身还不具备连续化作业功能(如包揉机)或作业性能不够成熟(如黄茶闷黄机)，一定程度阻碍了生产线的自动化发展。此外，虽然目前已有低含水量的在线检测设备，但由于成本过高还未能广泛应用于生产，茶叶在制品的品质仍需要依赖人工经验的判定。因此，目前茶叶加工生产线的应用基本能实现自动化，但尚未实现真正的智能化。

03茶机能源使用

茶叶机械的正常使用离不开能源的供给。茶叶机械能源分为传统化石能源和清洁能源两类，其中清洁能源包括电、液化石油气、天然气、生物质燃料等。

在热能燃料清洁化、节能化的发展趋势下，用锯末、森林枝条、稻草、麦秆等加工而成的生物质颗粒燃料被业界重视，又因其生产成本较低、来源广开始被越来越多地应用于茶叶加工中。

总体而言，电力燃气等热源使用更加安全、简便，无需其他辅助设备，是实现茶叶机械化加工、流水线作业的主流能源。

虽然薪柴加热和炭火烘焙的能源使用比较低效，也不够环保，但却能满足人们对茶叶独特色香味的追求，因此目前仍有应用。

近年来，基于节能减排、降低能耗的发展理念，茶叶机械的能源回收利用方面取得巨大进展。

如6CH型系列链板式烘干机，利用管壳式热交换器进行废气余热回收，可将空气初始温度提高20~25℃，创造性地解决了能源消耗大的问题;过热蒸汽混合杀青机，利用杀青机出叶口处的回收装置将常压饱和水蒸汽回收，并再次辅助加热形成过热饱和水蒸汽和高温热风，导回到杀青机进叶口处循环利用热能，能节约能源20%左右，还可保证茶叶品质效果。

04茶机技术创新

茶叶机械的使用不仅能直接提高生产效率，还能间接稳定甚至提升茶叶品质。技术创新往往能带来茶叶机械功能和效率的双向提升，其研发思路主要有两方面。

① 基于机械原理，创新性地改进茶机的基本结构，使其性能大大提升。如在红茶加工方面，对发酵结构、翻动装置和加热部件等关键部件进行设计，研发了一体化全自动发酵机、可视化富氧发酵机，解决了发酵温湿度不稳定、翻拌难、缺氧、发酵不均匀等问题。

② 将计算机技术、现代仪器分析检测技术、芯片技术等高新技术应用于茶机制造，使其操作可控、可视，逐步实现茶叶机械的自动化、智能化。实践证明，技术的创新与应用能完善茶机功能，提升茶叶品质，推动茶产业迅速发展。

1、计算机技术

计算机技术使茶叶机械的连续化、自动化、智能化发展成为可能。

目前，计算机的图像技术、控制技术、数字化技术等已被成功应用于茶机制造，并取得较佳效果。

利用图像采集、数据处理技术可对茶叶的实际形态、颜色以及重量等要素进行量化分析和等级划分;利用自动控制系统，可使新型热辐射茶叶杀青机实现杀青叶表面温度、箱体内部环境湿度等各项参数的多路实时在线检测，降低对人工经验的依赖;利用可编程逻辑控制技术(PLC)，再通过电源照射，光纤探聚集发酵信息，发酵仪转换成数字信号，微处理器处理、计算和分析，能使渥堆装置完成对待测黑茶样品渥堆程度的预测;利用自动化控制和人机交互技术可使TC-6CR-50数控揉捻机智能调控压力、转速和时间，实现制茶工艺参数化;利用温度传感器实时监控技术，可使茶叶连续理条机组按需调控锅槽温度，保证锅槽内的茶叶受热均匀、品质一致。

2、现代仪器分析检测技术

茶叶机械自动化的实现有赖于计算机技术，而茶叶加工过程的状态、参数监测则需要借助现代仪器的分析检测技术。通过检测仪器的多源传感信息融合，可实现对茶叶色、香、味、形等品质因子的综合数字化评判，实现茶叶产业真正意义的自动化和智能化发展。

目前，该项技术已被成功应用于茶机研发，使茶叶加工过程实现在线检测、判别，茶叶品质更加可控。比如，利用近红外光谱技术结合计算机视觉系统建立的红茶“发酵”程度综合评价方法，可在1分钟内完成判别，有利于红茶加工关键技术点的控制;利用电子鼻技术对杀青过程中的香气连续抽样监测，再基于费舍尔判别法可构建茶叶杀青状态判别模型，实现绿茶品质的在线监测与控制;利用远红外、高光谱成像技术再结合非线性建模方法可为绿茶的智能化生产提供理论依据和数据支撑。

仪器检测分析技术同其他技术的联用，也被应用于茶叶深加工机械领域。比如，安徽捷讯光电技术有限公司研发了一种云智能茶叶色选机，该色选机利用光谱分析技术联用鹰眼技术、云技术相机、云图像采集处理技术等多项技术，可深度识别普通色选机不能识别的微小杂质，并且能对茶叶的条形大小、长短、粗细及嫩度等精细分级。这种智能色选机不仅应用于茶叶领域，还可用于粮食、种子、矿物等的精选，提高批量物料的整体质量和外观。

3、其他技术

除计算机技术、现代仪器检测技术外，物联网技术、AI技术、芯片技术等多项技术也被融合应用于茶园管理、茶叶加工、物流仓储等各个环节，使茶机研发及茶行业的发展迈上新台阶。

在茶园管理作业环节，传感器、无线网络等物联网技术的应用，可实现对茶园的实时监测，使茶园作业过程更加智能、高效。如前端传感器(叶面温度传感器、茎秆生长传感器、土壤水分传感器等)可自动将茶园土壤及气候条件等数据传输至数据采集系统，PC端通过手机APP可随时随地进行监管、精准灌溉与施肥，实现茶园智慧管理。利用无人机大面积遥感图像与地面不间断视频监测技术，可对机采茶树的生长信息进行大数据采集，再借助分析、建模便可预测每轮次的适采时期、产量及机采品质，从而提高茶叶机械化采摘的质量和效率。

在茶叶加工生产环节，应用AI技术建立自动除杂生产线，通过最先进的认知视觉检测可识别茶叶中的各类杂质，同时自动化地完成上料、输送、拍照、分析、挑拣、复检、收集等各个程序，实现茶叶精制加工生产线的自动化与智能化。在物流仓储环节，利用射频识别(RFID)技术可实现阅读器与产品标签之间的数据通信，追溯茶叶生产信息以优化供应链管理。

由此，在茶叶的种植栽培、生产加工、保管运输等方面，各项技术共同促进了茶产业信息化、智能化发展。

05我国茶叶机械发展中的问题、对策与展望

我国茶叶机械化发展虽然取得了长足进步，但与食品工业的机械化程度相比仍存在较大差距，应及时采取相应对策来加快茶产业的升级转型。

1、存在问题

虽然人们机械化管理茶园、机械化加工茶叶的意识不断增强，部分茶区也处于相对较高的机械化水平，但就整体研究力度和发展状况而言，仍存在以下问题：

(1)我国茶机装备总体水平偏低，自动化生产线尚未完全实现智能化。

(2)茶机的研究发展不平衡，大部分精制机械创新程度不高。

(3)茶机整体技术含量不高，能源使用效率低。

(4)大多茶机缺乏高新技术的应用，且与农艺融合度不高。

(5)设备新旧混用，存在安全隐患，缺乏相应的规范和标准。

2、原因及对策

从文献研究及茶机行业发展现状分析原因，主要是：

(1)茶机行业本身处于落后地位，国家对行业扶持力度仍有待加强。

(2)茶机市场竞争无序，茶机标准化建设滞后。

(3)茶园分布零散，作业机械标准化生产程度不高。

(4)茶机制造企业规模小，新产品开发能力薄弱。

(5)缺乏茶机专业从业人员，无法充分发挥机械设备的功能。

针对上述原因应尽快健全农机补贴制度，加大政策扶持力度;加快茶机标准建设，加大企业技术服务力度;建设标准茶园基地，奠定机械化生产基础;加大科研投入力度，组建更多创新科研团队;加强技术培训交流，提高茶机技术服务。

3、展望

目前，我国茶叶加工基本实现机械化，单机设备趋向于高效节能、连续化发展，生产线向着连续化、自动化、清洁化和智能化方向发展，茶园作业机械的发展也在不断推进。现代科技与信息技术等高新技术逐步被应用于茶叶加工的各个环节，并取得巨大进步。随着国家对茶叶产业的重视，茶机补贴等各项优惠政策的出台以及茶机科研人员队伍的壮大，未来的茶叶机械将实现真正意义的智能化发展，“机器换人”的时代指日可待!

作者简介：

张铭铭

硕士，中华全国供销合作总社杭州茶叶研究院工艺技术与装备研究所团队成员，茶叶加工与机械团队科技特派员，中茶装备公众号编辑，主要从事茶叶机械加工与品质调控研究。参与国家自然科学基金、国家重点研发计划等国家级项目4项，浙江省青年基金、浙江省重点研发计划等省级项目4项，地方性技术服务项目2项。以第一作者或通讯作者发表SCI/EI等科技论文10余篇，授权国家发明专利2项。

来源：中国茶叶加工

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近年来，农业劳动力老龄化趋势明显加剧，招工难、用工贵已成为制约茶产业发展的瓶颈。名优茶的人工采摘消耗占整个茶园管理用工的60%左右，而高档名优茶芽叶采摘时叶梢细嫩，生长的位置、姿态和密集程度不一，特别在微风和光照变换的非结构化环境下机器采摘实现难度大。因此，研究智能采茶技术对促进我国茶产业发展具有重要意义。

科研人员调试茶叶采摘机器人

一、基于图像处理的茶叶识别

实现自动化采茶，首先必须解决的是茶树嫩芽的精准识别。近年来，随着计算机技术的发展和应用，基于图像处理的茶叶嫩芽的准确识别成为研究的热点。

1. 基于颜色空间的传统图像处理算法

由于茶叶嫩芽与老叶、树干存在明显颜色差异，可利用颜色特征提取出图像中的嫩芽区域，因此早期的茶叶嫩芽分割研究大多是基于颜色特征的。基于颜色空间的传统图像处理算法，其主要过程包括图像预处理、颜色特征选取与分割等步骤。

茶树原始图像

利用色彩因子R-B识别嫩梢

利用色度信息I识别嫩梢

2. 基于传统机器学习的识别方法

为了进一步解决自然条件下茶叶分割易受老叶、树枝、土壤等外界环境影响，茶叶互相遮挡与重叠的问题，后续研究中引入了机器学习的方法，通过提取并综合各种特征样本数据进行训练来识别检测，常见的嫩芽识别方法是基于颜色、纹理、形状等特征，结合使用诸如K均值聚类法、支持向量机方法、贝叶斯判别方法以及级联分类器等。基于传统机器视觉的识别方法仍依赖图像预处理与数据转换，前期处理如不合理将会严重影响模型的精度。

茶梢原始图像(a)与机器算法聚类结果(b)

3. 基于深度学习的识别方法

基于深度学习的算法在复杂背景下具有较高的精度，为复杂背景下茶叶嫩芽的智能化采摘设备的研究提供了基础。可以分为3类，分别是分类算法、目标检测算法和语义分割算法。基于深度学习的分类算法是对1副图像进行分类，判别出图像是否是嫩芽或者识别图像中的嫩芽的状态，如芽叶开面状态、是否处于可采摘的状态等，该方法具有较好的识别效果，不仅能准确识别茶叶嫩芽，同时还可区分不同嫩芽的状态，其可满足自然光照下茶叶嫩芽识别要求，实用性较好。但基于深度学习的方法依赖大样本，同时检测效率较低。因此还需要进一步开展茶树芽叶检测研究，增加芽叶图像数量，开发速度更快、精度更高、稳定性更优的算法。

AlexNet模型结构图，基于该模型可有效识别自然光照下茶叶嫩芽状态

二、末端采摘执行器

茶叶的采摘对象是芽叶而非果实，传统的末端采摘执行器难以适用，因此相关的研究人员针对茶叶嫩芽开发了新的末端采摘执行器。如2021年设计出一种可夹提式采摘茶叶嫩梢的末端执行器，通过对其控制实现茶园采摘。试验结果表明，一芽一叶的漏采率为2.8%、采摘完整率为91%;一芽二叶的漏采率<3%、采摘完整率为94%。现有的茶叶采摘末端执行器大多采用单纯的机械式结构，基本没有误差补偿能力，无法确保采摘成功率和嫩梢完整率。为解决此问题，设计出一种基于负压导向的名茶采摘末端执行器。这种末端执行器利用负压以自上而下的方式引导茶芽，从而纠正它们的姿势和空间位置。试验结果表明，设计的末端执行器具有偏差容限性能，可以提高拾取成功率。

可夹提式茶叶嫩芽采摘机模型

茶园采摘试验

三、智能控制系统

智能控制系统的功能主要包括行驶系统的控制和采摘装置的控制。日本在茶园智能机械行驶系统控制上已有一些研究成果，如日本松元株式会社利用人工智能(AI)和传感器开发出在无人驾驶的情况下走动收获茶叶的“无人采茶机”，并已开始销售。在采摘装置的控制上，针对传统往复切割式采收装置，设计了一种基于机器视觉的乘用式智能采茶机，提出了自动识别茶叶嫩芽和割刀自动调平控制方法，该机可解决现有采茶机无选择性切割老叶和嫩芽的弊端。目前针对采摘手控制系统所控制的末端采摘执行器个数均为单个，此时的采摘效率仍不高，未来还需针对多个末端采摘执行器、多机械臂协同控制系统进行研发。

基于机器视觉的乘用式智能采茶机结构图(1. 割刀水平控制单元;2. 割刀高度控制单元;3. 驾驶室;4. 摄像机;5. 圆弧形割刀;6. 行走机构控制单元)

割刀刀刃线与茶陇截面图

四、存在问题与展望

目前国内外针对高档名优茶采摘机器的研究刚起步，尚处于概念样机试验阶段。在实际应用中仍然存在一些挑战，如当前农业生产中存在着农机农艺结合不紧密的问题、嫩芽识别受光照影响较大、难以分割含与嫩芽颜色相近背景的图像、叶子间的遮挡和重叠造成识别效果不理想等。相比较传统的机器学习而言，目前基于深度学习的芽叶识别方法具有良好的应用前景，但需要大量的标记样本进行训练，且随着网络复杂程度的升高，硬件系统升级也是一个需要解决的问题。随着机器视觉、人工智能技术的飞速发展，这为智能采茶机的研发提供了良好的基础。未来的智能采茶机将会有以下发展趋势。

1. 增加样本数据，研发识别模型，提高算法效果

目前茶芽识别和定位的难点在于茶叶种类和生长环境的多样性、遮挡和重叠情况下茶叶嫩芽识别策略、动态干扰，以及算法稳定性和通用性较差。未来应对不同品种、不同茶季、不同等级、不同产区、不同光照下的茶园茶叶图像进行数据采集，实现茶叶图像样本的数据集扩充，丰富样本的多样性，建立多品种、多等级茶叶芽叶数据库，提高算法普适性。

2. 研发具有容差能力的柔性末端采摘执行器

茶叶嫩芽质地较为柔软，常规末端采摘执行器采摘易对嫩芽造成伤害。同时在茶园非结构化及微风环境下易存在定位误差和随机误差，因此既要在采摘的同时做到不伤害嫩芽，还要采用合适的误差补偿方法，故需要研究具有容差能力的柔性末端采摘执行器。

3. 研发多末端采摘执行器及其高效控制系统

针对茶叶采摘机械臂轻巧、柔顺和高速的需求，可通过结构轻量化设计和相应的运动控制算法实现采茶专用末端采摘执行器及其控制系统。同时单个末端采摘执行器效率过低，未来为进一步提高采摘效率，应研发多末端采摘执行器以及高效控制系统，实现多末端采摘执行器任务分配和运动协同规划，提高茶叶采摘效率。

文字节选自《中国茶叶》2022年第7期，P1-9，《茶叶智能采摘技术研究进展与展望》，作者：李杨，董春旺，陈建能，贾江鸣。

云雾缭绕，空气清新，漫山遍野的翠绿茶树，构成了一副美丽的画卷。近年来，云南省红河哈尼族彝族自治州河口县瑶山乡八角村紧紧围绕巩固脱贫攻坚成果和乡村振兴的有效衔接，依托该地适应种植茶树的地形和气候条件积极发展茶叶种植，探索新型富民产业，不断夯实群众增收基础。

随着气温升高，八角村500余亩茶叶进入采摘旺季，八角村的茶叶加工厂也开始了运作。伴随着机械的轰鸣声，经过鲜叶杀青、揉捻、智能筛选等工序，一批批清香四溢的茶叶新鲜出炉，变成成品手工茶销往各地。

过去，村民们主要经济来源是外出务工及种植八角、草果等作物，在两家茶叶加工厂先后入驻八角村后，村民种茶的积极性大大提高，茶园面积由原来的180多亩增加到了目前的近500亩，茶产业让当地村民的年收入由以前的几千元增加到了万元左右。

八角村党总支书记、主任熊大成表示：“我们将加快茶产业的发展，提高对茶叶种植和采摘的要求，进一步保证茶叶的质量。我们也希望把茶产业发展好之后，让一些农户由以前的外出务工转为在本地发展，就近自主创业。给农户带来更好的收入，让老百姓过上更加幸福的生活。”

云南网 通讯员 尹翰 冯安洁

原文标题为：云南河口：小茶叶托起致富梦